网购网站用户行为分析与实现
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 选题背景 | 第10页 |
1.2 研究现状概述 | 第10-13页 |
1.3 研究目标和意义 | 第13页 |
1.4 本文的研究思路 | 第13-15页 |
1.5 本文的结构安排 | 第15-16页 |
第二章 研究的理论基础 | 第16-26页 |
2.1 中文分词 | 第16-18页 |
2.2 主题提取 | 第18-20页 |
2.3 灰色预测模型 | 第20-22页 |
2.4 空间向量模型 | 第22-23页 |
2.5 开发技术 | 第23-25页 |
2.5.1 开发工具GCC | 第23页 |
2.5.2 开发平台介绍 | 第23-24页 |
2.5.3 Qt技术介绍 | 第24页 |
2.5.4 STL标准模版库 | 第24-25页 |
2.6 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 中文分词系统和推荐方法 | 第26-36页 |
3.1 中文分词系统ICTCLAS | 第26-30页 |
3.1.1 系统的处理模型 | 第26-27页 |
3.1.2 分词系统的C++接 | 第27-30页 |
3.2 数据挖掘 | 第30-32页 |
3.3 推荐系统 | 第32-35页 |
3.3.1 推荐方法 | 第32-33页 |
3.3.2 广告推荐系统组成 | 第33-35页 |
3.4 本章小结 | 第35-36页 |
第四章 网购用户研究系统的需求与设计 | 第36-51页 |
4.1 总体设计和需求分析 | 第36-39页 |
4.1.1 用户需求分析 | 第36-37页 |
4.1.2 功能需求分析 | 第37-38页 |
4.1.3 性能需求分析 | 第38-39页 |
4.2 数据结构设计 | 第39-43页 |
4.2.1 数据结构与程序之间的关系 | 第39-40页 |
4.2.2 物理结构设计 | 第40页 |
4.2.3 数据库的设计 | 第40-43页 |
4.3 系统数据设计 | 第43-45页 |
4.4 分词程序设计 | 第45-46页 |
4.5 特征值程序设计 | 第46-47页 |
4.6 数据接.设计 | 第47页 |
4.6.1 外部接 | 第47页 |
4.6.2 内部接 | 第47页 |
4.7 预测算法设计 | 第47-49页 |
4.8 匹配算法设计 | 第49页 |
4.9 界面设计 | 第49-50页 |
4.10 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 网购用户研究系统的具体实现 | 第51-66页 |
5.1 开发环境搭建 | 第51-52页 |
5.1.1 开发平台展示 | 第51页 |
5.1.2 Qt安装示意图 | 第51-52页 |
5.2 中文分词程序实现 | 第52-54页 |
5.2.1 文件分词处理 | 第53页 |
5.2.2 建立用户字典 | 第53-54页 |
5.3 用户历史访问日志组织 | 第54-57页 |
5.3.1 用户历史数据 | 第54页 |
5.3.2 对用户历史数据的处理 | 第54-55页 |
5.3.3 用户历史数据的组织形式 | 第55-57页 |
5.4 广告数据组织 | 第57-58页 |
5.4.1 广告数据 | 第57页 |
5.4.2 广告数据的组织形式 | 第57-58页 |
5.5 灰色预测模型的实现 | 第58-59页 |
5.5.1 源数据说明 | 第58页 |
5.5.2 核心程序代码 | 第58-59页 |
5.6 对广告数据进行匹配 | 第59-60页 |
5.7 对广告数据进行转换 | 第60-61页 |
5.8 对用户数据进行匹配 | 第61-62页 |
5.9 结果推送 | 第62-63页 |
5.10 准确率与召回率的计算 | 第63-65页 |
5.10.1 准确率与召回率的相关介绍 | 第63-64页 |
5.10.2 准确率与召回率计算模块 | 第64-65页 |
5.11本章小结 | 第65-66页 |
第六章 系统测试 | 第66-71页 |
6.1 测试环境 | 第66页 |
6.2 测试用例 | 第66-67页 |
6.3 测试步骤 | 第67-70页 |
6.4 结果分析 | 第70页 |
6.5 本章小结 | 第70-71页 |
第七章 全文总结与展望 | 第71-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-75页 |